在Python和Pandas中，如何使用听写器在未知频率的索引中切换

我绞尽脑汁想了好几天怎么解决这个问题。请让我知道，如果我的方法是完全非蟒蛇或有一种方法可以做到这一点在熊猫。我一直在尝试从字典“lix”中的片段子集通过一个“shift”对数据帧索引进行移位或tshift

index =
    pd.date_range(start='2014-01-01',freq='B',periods=5) +
    pd.date_range(start='2014-02-04',freq='B',periods=7) +
    pd.date_range(start='2014-03-20',freq='B',periods=11)
so = pd.DataFrame(data=np.nan,index=index,columns=['IBM','Calc'])
lix = {}
lix['A']=so.index[:5]
lix['B']=so.index[5:10]
lix['C']=so.index[10:15]
lix['D']=so.index[15:]

上面的“索引”没有模式或频率，它只是一组不断增加的日期。“so”DataFrame.index的片段都在字典中。我想取lix['A']切片，并将其向前移动一次，但按so.index。然后我将取lix['B']，并将其向前移动一次，等等。例如，我可以获取切片的结尾，并使用pd.datetools.BDay（1）将结尾偏移一个工作日，但这不是so.index中的内容，因此如何添加一次移位，以使结果从so.index到达有效日期

ts= lix['A'][-1]
ts + pd.datetools.BDay(1)

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编辑：原始so.index的切片只是为了说明，我无法预测so.index是如何切片到字典中的。re-shift:pd.Series.shift（因此['IBM'][lix['A']]）将返回一个数据帧，其中的数据向前移动了一步，但其目的是获取移动的索引。谢谢

您尝试过再次切片吗？不可能<代码>so.index[：5]->

so.index[1:6]

？